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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于闪锌矿微量元素判别矿床类型方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116933151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310533691.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于闪锌矿微量元素判别矿床类型方法是由赵红涛;邵拥军;张宇设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于闪锌矿微量元素判别矿床类型方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于闪锌矿微量元素判别矿床类型方法；属于矿床找矿勘查技术领域。本发明首次提出构建闪锌矿微量元素数据库并构建闪锌矿微量元素训练集和测试集以及结合机器学习方法，将广泛存在于各种类型矿床中的闪锌矿微量元素作为判断其矿床类型的标志，提高了与闪锌矿有关矿床的找矿效率及准确性，同时解决了矿床深边部找矿难度大、成本高的问题。

本发明授权一种基于闪锌矿微量元素判别矿床类型方法在权利要求书中公布了：1.一种基于闪锌矿微量元素精确判别矿床类型的方法，其特征在于；包括以下步骤： 步骤一建立闪锌矿微量元素数据库 收集来自全球已发表的文献的闪锌矿微量元素数据； 对收集的数据进行整理，建立了来自六种矿床类型的至少3000组微量元素数据库； 数据库包括矿床名称、矿床位置、矿床类型、闪锌矿微量元素含量； 数据库中，矿床名称、矿床类型、闪锌矿微量元素含量呈对应关系，即某一种矿床；其矿床类型以及该矿床中闪锌矿微量元素的种类、含量呈对应的关系; 所述六种矿床类型至少包括：火山块状硫化物、密西西比河谷型、斑岩型、浅成热液型、喷流沉积型和矽卡岩矿床； 所述闪锌矿微量元素至少包括Ag、As、Cd、Co、Ga、Ge、Sb、Pb、Fe、Mn、In、Sn和Cu中的至少10种； 步骤二数据预处理 对步骤一所建立的闪锌矿微量元素数据库中各种的闪锌矿微量元素的数据进行最近邻方法插值和中心对数比转化，使数据协方差不改变且符合正态分布；各种的闪锌矿微量元素的数据包括Ag、As、Cd、Co、Ga、Ge、Sb、Pb、Fe、Mn、In、Sn和Cu的含量； 数据预处理时，在矿床类型确定的情况下，对确定种类的微量元素的数据进行处理，使得该矿床类型中的该微量元素的该数据变成正态化分布；该数据包括含量数据； 步骤三建立训练集测试集 为了训练和测试随机森林和提升梯度决策树分类器，建立测试集和训练集，从建立闪锌矿微量元素数据库的每种矿床类型抽取至少200个用于训练随机森林和梯度提升分类器；为避免偏向于数据较多的类别，通过随机函数从每个矿床类型中随机抽取相同数量的数据；剩下的数据被用于测试，获得训练和测试的分类矩阵； 步骤四建立机器学习模型 利用随机森林和梯度提升算法建立机器学习模型；随机森林和梯度提升采用自举抽样方法从样本集中随机抽取训练样本，生成决策树和训练子集；在构建决策树时，对决策树中的每个节点进行最优分割；利用交叉验证进行模型超参数调优，当决策树为大于等于4500，深度大于等于3，生成的子节点出现N次时，停止分裂，该参数为模型最优参数；所述N小于等于6； 模型会在原始数据集中随机抽样，构成n个不同的样本数据集，然后根据这些数据集搭建n个不同的决策树模型，最后根据这些决策树模型投票情况来获取最终结果； 步骤五评估模型可靠性 获取随机森林和梯度提升算法模型的接收者操作特征曲线，即ROC曲线，通过描述真阳性率和假阳性率来实现，通过在y轴上绘制真阳性率和在x轴上绘制假阳性率来获得ROC曲线，曲线下面积AUC，用作分类器性能的衡量标准；AUC值范围为0-1，可靠模型的AUC值为大于0.5，即AUC值为大于0.5的模型认为定可靠模型，越接近1模型越可靠； 步骤六判别矿床类型 获取待判定类型的闪锌矿中各微量元素的含量，并利用步骤五所得可靠的机器学习模型，对其矿床类型进行预测，即将获得的待判定类型的闪锌矿中各微量元素的含量集，通过随机森林和梯度提升算法建立机器学习模型，获得待判定类型闪锌矿中微量元素的分类矩阵，根据分类矩阵判断该矿床类型。

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